Opencv 读取灰度图像会识别为3通道问题

2023-09-20 17:54| 来源: 网络整理| 查看: 265

最近初接触图像cv，一切都是从零开始因此遇到了许多问题，故在此记录遇到的问题方便提醒自己也方便后来人不再困惑。

场景：

我们都知道灰度图或者红外图都是单通道图片，而彩色图片是三通道图片。但是当我们用img.shape读取灰度图/红外图片的时候返回的却是三通道结果:

import cv2 img_path = r'灰度图' img = cv2.imread(img_path) print(img.shape) # 如果我将图片灰度处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) print(gray.shape) """ img.shape返回的结果: (201, 190, 3) gray.shape返回的结果: (201, 190) """

问题在于我们直接用opencv 读取图片时似乎都是三通道图片，只有在灰度处理后才回显示单通道。针对这一问题我查了些资料:

opencv在默认情况下会读取3个通道的图像，如果是灰度图/红外图片则会将其图层复制三次(BGR缺省，B==G==R)，因此读出来的图片是三通道。

解决:

如果我们想一开始就按照单通道读取灰度图片/红外图片的话，可以在imread()函数中加入相关参数(cv2.IMREAD_GRAYSCALE):

import cv2 img_path = r'灰度图' img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print(img.shape) """ img.shape返回的结果: (201, 190) """

这样就会直接按照单通道的方式读取。

需求:

现有一堆彩色图与灰度图混合文件，要求将其分类。

// 借助PIL库, mode为L时即为8位灰度图 Image.mode == 'L' """ 拓展 1. mode==1：位图，像素1位 2. mode=='L': 灰度图，像素8位 3. mode=='I': 像素Int32 4. mode=='F': 像素float32 5. mode=='P': 8位，映射为其他模式 6. mode=='RGB': 真色彩，3通道 7. mode=='RGBA': 4通道，加透明度 8. mode=='CMYK': 印刷，4通道 9. mode=='YCbCr': 亮色分离，3通道 """

在不考虑效率的情况下，我用这种方式处理:

// 不推荐这个方法，推荐用上面的方法。这里感谢评论区“SNOWsama”的指教。 def handle_img(file_path): for img_path in sorted(glob.glob(file_path + "/*.jpg")): print("正在处理:" , img_path) img = Image.open(img_path) pix = img.convert('RGB') width = img.size[0] height = img.size[1] ir = 0 hd = 0 for x in range(width): for y in range(height): r,g,b = pix.getpixel((x,y)) r = int(r) g = int(g) b = int(b) if r==g==b: ir += 1 else: hd += 1 if ir > hd: # 此图片为灰度图 else: # 此图片为彩色图

注: 此小脚本在我的场景下实现了图片分类，但是尚未大范围测试。该方法只是起到抛砖引玉的作用启发观看者。

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